Конец 2019 года. Настольные игры не собираются уступать место компьютерным и программирование (и немного робототехника) также становятся доступным для изучения в картонной форме.



А что можно найти на рынке в конце 2019 года для игры с детьми от 4 до 10 лет? Давайте посмотрим.

Если вы думали о том, чтобы начать изучать C#, то сейчас как раз самое время, чтобы начать! Наш коллега Скотт Хансельман работал над этим проектом несколько месяцев и рад представить страницу http://dot.net/videos 

На ней вы найдете около сотни коротких видео (в ближайшее время их станет еще больше), которые научат вас разным темам, например C# 101, .NET, созданию настольных приложений, созданию веб-приложений ASP.NET, использованию контейнеров и Docker, и даже основам машинного обучения. Вы найдете очень много крутых, размеренных видео для новичков. Большинство из них длятся менее 10 минут, и вы можете найти их на YouTube!

Решились? Я рекомендую начать с этих трех в следующем порядке — C#, .NET, и затем ASP.NET. Ну а после них выбирайте любые темы, которые вам нравятся больше всего.

Оглавление

Предисловие
1. Настройка git
....1.1 Конфигурационные файлы
....1.2 Настройки по умолчанию
....1.3 Псевдонимы (aliases)
2. Основы git
....2.1 Создание репозитория
....2.2 Состояние файлов
....2.3 Работа с индексом
....2.4 Работа с коммитами
....2.5 Просмотр истории
....2.6 Работа с удалённым репозиторием
3. Ветвление в git
....3.1 Базовые операций
....3.2 Слияние веток
....3.3 Rerere
4. Указатели в git
....4.1 Перемещение указателей
5. Рекомендуемая литература

Предисловие

Git — самая популярная распределённая система контроля версиями.[1][2]

Основное предназначение Git – это сохранение снимков последовательно улучшающихся состояний вашего проекта (Pro git, 2019).

Хабр, привет!

Меня зовут Марина Могилко, я кофаундер онлайн-платформы LinguaTrip.com.

Мы с командой помогаем людям выучить язык и поступить в зарубежный университет. Я знаю, что за месяц английский не выучишь, но иногда бывают ситуации, когда надо срочно подтянуть язык — предстоит поездка за рубеж или намечается работа в англоязычном проекте. А возможно, просто нет больше сил учить язык и хочется уже начать на нём разговаривать. Для таких случаев мы подобрали простые шаги, которые доступны любому работающему человеку с часом свободного времени в день.

Все советы рассчитаны на тех, кто уже обладает минимальным уровнем английского — учил его в школе или на курсах. Но заговорить через месяц смогут и те, кто только знакомится с языком, правда, им будет труднее. В статье не будет рекомендаций типа «учите язык вместе с носителем языка» или «погрузитесь в языковую среду». Это действенные методы, но они не всегда подходят.

Итак, начинаем! Осторожно: под катом мини-словарик на все случаи жизни.

А вам слабо в свои 25-30-35-40-45 сесть за обучение? Не корпоративное, не оплаченное по тарифу «контора платит», не вынужденное и когда-то недополученное высшее, а самостоятельное? Сесть за свой стол с выбранными вами книгами и учебниками, перед лицом строгого самого себя и освоить то, что вам нужно или так хотелось освоить, что вот уже просто сил нет жить без этих знаний? Это, пожалуй, один из самых сложных интеллектуальных процессов взрослой жизни: мозги скрипят, времени мало, всё отвлекает, да и мотивация не всегда однозначная. Самообразование — важный элемент жизни абсолютно любого профессионала, но оно сопряжено с определёнными трудностями. Давайте разбираться, как лучше организовать этот процесс, чтобы не загнать себя и получить результат.



Это последняя часть цикла «Век живи — век учись»:

Часть 1. Школа и профориентация
Часть 2. Вуз
Часть 3. Дополнительное образование
Часть 4. Образование внутри работы
Часть 5. Самообразование

Делитесь своим опытом в комментариях — может быть, благодаря стараниям команды RUVDS и читателей Хабра обучение окажется немного осознаннее, правильнее и плодотворнее. 

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.



Встретимся «внутри»!

Введение

Несколько лет назад, мы решили, что настало время поддержать SIMD код в .NET. Мы представили пространство имен System.Numerics с типами Vector2, Vector3,Vector4 и Vector<T>. Эти типы представляют API общего назначения для создания, доступа и оперирования векторными инструкциями, когда это возможно. Они, так же, обеспечивают программную совместимость для тех случаев, где аппаратное обеспечение не поддерживает подходящих инструкций. Это позволило, с минимальным рефакторингом, векторизовать ряд алгоритмов. Как бы там ни было, общность такого подхода делает его сложным в применении с целью получения полного преимущество от всех доступных, на современном аппаратном обеспечении, векторных инструкций. В дополнении, современное аппаратное обеспечение предоставляет ряд специализированных, не векторных, инструкций, которые могут значительно улучшать производительность. В этой статье я расскажу, как мы обошли эти ограничения в .NET Core 3.0.

Примечание: пока ещё нет устоявшегося термина для перевода Intrisics. В конце статьи есть голосовалка за вариант перевода. Если выберем хороший вариант, статью изменим

Пролог

Существует несколько статей, например Как я поступил на дистанционное образование в магистратуру Walden (США), Как поступить в магистратуру в Англии или Дистанционное обучение в Stanford University. Все они обладают одним недостатком: авторы делились ранним опытом обучения или же опытом подготовки. Это безусловно полезно, но оставляет простор для фантазий.

Я расскажу о том, как происходит получение степени магистра по Software Engineering в University of Liverpool (UoL), насколько это полезно и стоит ли учиться, когда тебе 30 и кажется, что в профессиональном плане все совсем неплохо.

Данная статья может быть полезна как молодым ребятам, только-только начинающим свой путь в индустрии, так и матерым разработчикам по каким то причинам пропустившим степень или же имеющих степень в учебном заведении, которое недостаточно котируется в мире.

Хабр, привет!

Сделал подборку из 22-х сайтов для изучения английского языка.
Подборка поможет изучить английский легко, без зубрежки и учебников.

Приступим!

Учить лексику

Плагины, мобильные приложения и сайты, которые помогут перевести и запомнить незнакомые термины с русского на английский и обратно.

ЛеоПереводчик

С этим плагином удобно переписываться с коллегами. Он автоматически переводит непонятные слова и выражения. Незаменимый инструмент, когда нет времени на доскональные переводы и нужен срочный ответ.

ООП (Объектно-Ориентированное Программирование) стало неотъемлемой частью разработки многих современных проектов, но, не смотря на популярность, эта парадигма является далеко не единственной. Если вы уже умеете работать с другими парадигмами и хотели бы ознакомиться с оккультизмом ООП, то впереди вас ждет немного лонгрид и два мегабайта картинок и анимаций. В качестве примеров будут выступать трансформеры.

Кому будет полезна статья:

• студентам, которые решили подзоработать репетиторством
• аспирантам или специалистам, которым выдали семинарскую группу
• старшим братьям\сестрам, когда младшие просят научить программировать (вышивать крестиком, говорить на китайском, анализировать рынки, искать работу)

То есть всем тем, кому нужно учить, объяснять, и кто не знает за что хвататься, как планировать уроки, что рассказывать.

Здесь вы найдете: ссылки на обучающие курсы и книги по педагогике и об образовании, на материалы о том, где почитать про обучающие цели, о привлечение внимания и упрощение материала.

Привет, читатель.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи. Представляю пост который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он с подборкой примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных. Эти блокноты Jupyter, будут наиболее полезны специалистам по анализу данных — как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.



Итак, приступим.

Вводные курсы в Jupyter Notebook

• Учебник по Python
• Подборка блокнотов по командам IPython
• Пособие по Matplotlib

Совсем недавно мы рассказывали о 18 хитростях для работы с Visual Studio. Сегодня мы отобрали еще 9 советов, которые помогут увеличить продуктивность вашей работы с инструментом.

1. Хотите вернуться к последней отредактированной строке кода? Попробуйте сочетание клавиш Ctrl+Shift+Bkspce, чтобы перейти к последнему месту редактирования.

2. Легко перемещайте указатель инструкций (желтая стрелка) во время отладки при помощи Set Next Statement.

Независимо от того, являетесь ли вы новичком или же используете Visual Studio уже в течение многих лет, есть множество советов и хитростей, которые помогут вам стать более продуктивным. Некоторое время мы делились советами в Twitter, используя хештег #vstip, а сегодня собрали подборку лучших из них на сегодняшний день.

Отладчик

Использование F10 вместо F5 для сборки, запуска и присоединения отладчика автоматически прерывается при первом выполнении вашего собственного кода. В точках останова нет необходимости.



Поддерживается начиная с Visual Studio 2005

Reattach to process (Shift+Alt+P) чрезвычайно полезная функция, которая помогает снова и снова присоединяться к одному и тому же процессу.



Поддерживается начиная с Visual Studio 2017 v15.8

Синяя точка на поле указывает на переключение потоков при выполнении отладки.



Поддерживается начиная с Visual Studio 2013

Продолжение под катом!

Академическое знание давно уже обитает в интернете, и как и любая информация, индексируется поисковыми машинами и базами данных. Я говорю о более широкой категории знаний, чем STEM (Science Technology Engineering and Mathematics), основным критерием академических источников является их рецензирование (например, скопусовский журнал Modern Theology является рецензируемым источником, хотя не все согласятся назвать его научным, а вот академическим, пожалуйста). Однако, насколько обычный пользователь интернета представляет себе этот сектор Сети, знает где, что, и как искать, умеет различать надежность различных академических источников, имеет доступ к этим источникам, а также понимает всю сложность и объем академического знания? Мне не встречалось каких-либо обзоров на русском языке, в котором была бы представлена информация, рамочно характеризующая условный «Scholarnet», дающая общее представление, справку, прочтя которую, можно было эффективно академическим знанием пользоваться. Я решил составить обзор источников академической информации, и источников, вторичных к ним (пресс-релизы научных новостей и науч-поп). Сразу оговорюсь, обзор произволен, и не выведен из какой-то точной методологии, но это лучше чем его отсутствие. Описав при этом разные потоки данных, с которыми может взаимодействовать самые разные люди: от самих исследователей до, как принято говорить в аннотациях книг, «широкого круга читателей» (в т.ч. википедистов, журналистов, участников интернет-споров, и т.д.). Также прошу заранее извинить за огрехи оформления, по мере возможности постараюсь исправить то, на что укажет читатель (желательно в ЛС).

Эта статья об агентах машинного обучения в Unity написана Майклом Лэнхемом — техническим новатором, активным разработчиком под Unity, консультантом, менеджером и автором многих игр на движке Unity, графических проектов и книг.

Разработчики Unity внедрили поддержку машинного обучения и в частности глубинного обучения с подкреплением ради создания SDK глубинного обучения с подкреплением (deep reinforcement learning, DRL) для разработчиков игр и симуляций. К счастью, команда Unity под руководством Дэнни Лэнджа успешно реализована надёжный и современный движок DRL, способный показывать впечатляющие результаты. В качестве основы движка DRL Unity использует модель proximal policy optimization (PPO); эта модель значительно сложнее и в некоторых аспектах может отличаться.

В этой статье я познакомлю вас с инструментами и SDK для создания агентов DRL в играх и симуляциях. Несмотря на новизну и мощь этого инструмента, его легко использовать и он имеет вспомогательные инструменты, позволяющие осваивать концепции машинного обучения на ходу. Для работы с туториалом необходимо установить движок Unity.

Посвящается моей дорогой маме, по совместительству лучшему эксперту в раздельной сортировке пластмасс...

Если, дорогой читатель, у тебя никогда в жизни не возникал вопрос "что, черт побери, это за пластмасса такая?", то можешь статью не читать :) Вниманию же всех остальных — очередная статья из серии "положи в закладки!". Сегодня у нас тема — "Определение пластмасс в домашних условиях" и я продолжаю wikipedia-ровать Хабр полезной информацией, которая осталась у меня после выполнения моих научно-технических проектов. Сегодня под кат смело могут идти экологи, биотехнологи, мастера полимерных производств, инженеры по переработке пластмасс и все, кому приходилось сортировать пластики, клеить пластики, паять пластики — автолюбители, самодельщики и прочие заинтересованные лица. Традиционно — минимум FUN-а, максимум информации, полнее русскоязычную мануалку по пластикам просто не найти, "я гарантирую это" :)

… И наконец-то руки дошли вспомнить советский детский роман 1966 года, в котором практических рекомендаций ребенку "которому нравится химия" гораздо больше чем в современных белорусских учебниках химии вместе взятых.

Сегодня мы открываем новую рубрику, в которой будем рассказывать о наиболее популярных и доступных сервисах, библиотеках и утилитах для студентов, ученых и специалистов.

В первом выпуске поговорим о базовых подходах, которые помогут работать эффективнее, и соответствующих SaaS-сервисах. Еще — поделимся инструментами для визуализации данных.

Обклеенный десятками датчиков «объект исследований» при натурных динамических испытаниях (например, при исследовании виброактивности транспортного средства) легко обеспечивает нас большим объемом полученных данных, но вот что с ними делать, зачастую не очень-то ясно. То же самое — при симуляционом моделировании динамических процессов систем с большим количеством степеней свободы.

Это может быть не совсем понятно тем, кто не сталкивается с проблемой регулярно, но — отсматривать соответствующую анимацию процесса, стохастического во времени и пространстве, как правило, почти бессмысленно. Где сломается или почему так трясет — обычно «не видно». Что придумывали кроме анимации, ниже расскажу, а порекомендую вот что.

Путем элементарнешей процедуры можно получить и сами пространственные «формы» колебаний, причем именно реально проявляющиеся в данных условиях нагружения, и интенсивности их проявления (дисперсии; при желании — и сами процессы).


Рис.1 Разложение многоканального отклика по псевдоформам. «Струна в вязкой среде»(см.рис.2)

Состоялся очередной бета-релиз AvaloniaUI.

В релиз вошло большое количество багфиксов, оптимизаций производительности и ряд новых возможностей. Что нового, можно узнать под катом.